量化策略交易，指的是透过许多数学和统计工具，经过计算机的数据分析、建立模型、回测验证、执行交易、优化等等，去寻找市场中概率较高且有效的交易策略，使其不必仰赖人为的主观判断，达到理性、客观、且自动化的交易流程，因此量化策略交易又常被称作是自动化交易。

随著半导体产业积体电路的发明与计算机科学的发展，人们开始探索将计算机强大的资料处理与运算能力应用至金融交易市场的可能性，其中诺贝尔经济学奖得主哈利·馬克思·馬可維茲 (Harry Max Markowitz) 又被称为量化策略交易之父，他在代表作「现代投资理论」中以数值化的方式探讨资产配置效率，并且协助两位基金经理人执行了金融市场中首次的计算机套利交易。

1970 ~ 1980 期间量化策略交易开始逐渐展露头角，纽约证券交易采用了指定订单周转系统 (Designated Order Turnaround)，大幅缩短投资人下单的延迟和提升作业效率。1990 后演算法系统越来越普及，许多对冲基金也投入量化策略交易的怀抱中，2000 年的网路泡沫证明了量化策略交易的有效性及实力，当市场还沉浸在最后的派对联欢时，量化策略交易帮助投资机构撤离高风险的网路股，并且成功回避后续的市场崩跌。

据统计，2010 年时美国股票市场交易量中有超过 60% 是来自使用量化策略的高频交易投资者和造市商，经过数十年的发展，自动化程序的交易机器人已经占据了金融交易市场中的半壁江山。

自动执行的量化策略交易与使用者自行下单的一般交易相比有以下优势：

交易方式 一般交易 量化策略交易
交易依据 仰赖经验法则和主观判断 系统化决策，具备一致的交易逻辑。
稳定性 容易受到投资人的情绪影响 严格执行交易纪律
可交易时段 人工盯盘有其限制 没有限制，可全天候服务
同时关注交易对数量 平均十项以下之商品 能同时监控大量市场
绩效验证 难以进行批量回测 可进行大数据回测
交易速度 执行速度慢 执行速度快，可进行高频交易
资讯广度 仅能关注少量关键资讯 可将大量资讯列入决策考量因素
成长潜力 有限的个人经验积累 运用机器学习不断优化

A) 网格交易：